Entre nature, humain et technologie
Symbiose, le refuge pour habiter sa paix.
IA et esprit critique : ce que l’on perd quand la réponse arrive avant le chemin.
IA et esprit critique : que perdons-nous si nous lui déléguons le chemin de notre pensée ? Apprentissage, jugement et choix.
⏳ IA et esprit critique – Temps de lecture ~12 minutes
Introduction sur un changement de paradigme
Il y a environ un an, j’ai ouvert une intelligence artificielle pour la première fois. Je me souviens avoir vécu une sorte d’euphorie. J’ai un esprit qui fonctionne en arborescences : une question en ouvre dix, chaque réponse en appelle trois autres, et les branches s’éloignent vite du tronc. Avec l’IA, pour la première fois, quelque chose suivait toutes ces branches avec moi, à la vitesse que je voulais et sans perdre patience.
En plusieurs mois, j’ai l’impression d’avoir exploré plus de territoires qu’en plusieurs années : la bourse (ma deuxième activité), la complexité de construire un site internet viable, des projets sérieux et d’autres carrément farfelus. Je me forme quasiment tous les jours grâce à elle. Je lui dois une part de ce que tu es en train de lire. Autant le dire avant tout le reste : cet article ne présente pas la seule thèse que la technologie abîme la pensée.
Puis, au fil du temps, quelque chose s’est doucement déplacé. Sur mes graphiques boursiers, d’abord. J’ouvre le graphique, je l’analyse, je construis une hypothèse, jusque-là rien de nouveau. Puis vient une petite envie qui est devenue maintenant un réflexe : voyons ce qu’en pense l’IA. Et il y a cette sensation qui me dérange : mon raisonnement semble comme incomplet tant qu’elle ne l’a pas validé. Son analyse n’est plus tout à fait un deuxième regard. Elle ressemble parfois à une validation, une autorisation.
Pour Symbiose, le phénomène prend une autre forme. Préparer un article, avant, voulait dire chercher des études : ouvrir dix onglets, lire, en abandonner certains, tomber par accident sur un texte qui surprend, comprendre les résultats au fur et à mesure. Aujourd’hui, l’IA sonde internet et me rend le tout synthétisé (les travaux les plus récents, leurs conclusions, leurs limites). Je gagne un temps considérable. Mais je perds quelque chose que je n’avais pas vu tout de suite comme précieux : la friction de chercher. Elle me plaisait. C’est en la perdant que j’ai compris qu’elle participait à ce que je comprenais.
D’où la question qui a fini par donner son titre à cet article. Si l’IA me permet d’apprendre tant de choses, si vite, pourquoi ai-je parfois l’impression qu’elle m’empêche aussi d’en apprendre d’autres ? Et si elle peut effectuer une partie de mon raisonnement, pourquoi continuer à penser par moi-même ?
Précisons aussi ce que cette réflexion n’est pas : est-ce que l’IA « pense » vraiment, comme nous ? C’est un débat philosophique et scientifique ouvert, et le sujet n’est pas de le trancher ici. Il suffit d’observer un fait plus simple : l’IA produit désormais le résultat visible de tâches pour lesquelles il fallait auparavant réfléchir (résumer, comparer, argumenter, proposer une décision). La question de l’IA et de l’esprit critique commence là. Pas dans les machines, mais dans ce qui se passe en nous quand la réponse arrive avant le chemin.
Pourquoi continuer à apprendre si l’IA sait déjà répondre ?
Des chercheurs se sont posé une version très concrète de cette question, avec des lycéens et des exercices de mathématiques. Près d’un millier d’élèves ont travaillé sur des problèmes, certains avec un assistant IA classique, d’autres avec un assistant conçu comme un tuteur, d’autres sans IA du tout. Pendant les exercices, les élèves équipés d’un GPT donnant facilement les réponses réussissaient nettement mieux. Tout semblait aller pour le mieux.
Puis l’outil a été retiré, et l’évaluation a eu lieu sans lui. Là, les choses se sont inversées : les élèves qui avaient travaillé avec l’assistant donnant les solutions ont obtenu des résultats inférieurs (environ 17 % de moins) à ceux des élèves qui n’avaient jamais eu d’IA. Tandis que la version construite comme un tuteur, qui donne des indices et accompagne le raisonnement au lieu de conclure à sa place, atténuait largement ce recul.
Une étude, un contexte précis : des adolescents, des mathématiques, un établissement. Elle ne dit rien d’un adulte un jour ordinaire. Mais elle isole expérimentalement une distinction que nous confondons facilement : être plus performant avec un outil n’est pas nécessairement apprendre à faire sans lui.
On peut réussir une tâche sans devenir quelqu’un capable de la refaire.
C’est là que je retrouve mon journal de trading. Dans la bourse, mes erreurs sont ma principale matière première. Chaque décision ratée entre dans un journal, avec le raisonnement qui l’a produite, et c’est là que je repère ce que je n’avais pas compris ou raté. Si l’IA corrige mon analyse avant même que j’aie eu le temps de me tromper, j’obtiens peut-être une meilleure décision. Mais l’erreur n’est plus tout à fait la mienne et le diagnostic non plus. Mon journal perd de la valeur, et avec lui le besoin de me remettre en question, moi et mes compétences.
L’IA peut donc accélérer mes connaissances et, en même temps, ralentir cet apprentissage-là : celui qui ne vient que de mes propres essais, erreurs et corrections. Ce paradoxe me semble plus juste que la question « bonne ou mauvaise pour le cerveau ». Il est en tout cas beaucoup plus proche de ce que je vis.
La friction que l’IA enlève n’était pas toujours du temps perdu
Nous avons appris, sûrement à raison, à considérer la friction comme une perte de temps. Chercher, attendre, ouvrir un mauvais article, revenir en arrière, ne pas comprendre, laisser une question ouverte une journée : tout ce qui ralentit est devenu quelque chose à éviter. La technologie nous en épargne une partie et il ne s’agit pas d’en faire le deuil. Personne ne manque trois heures de recherche pour une information triviale.
Mais il y a des lenteurs qui ne nous faisaient pas perdre de temps. Elles en fabriquaient au contraire. Quand je cherchais moi-même une étude, je rencontrais le vocabulaire d’un chercheur, un résultat secondaire que je n’attendais pas, une contradiction, une méthodologie étrange, une référence qui menait ailleurs. Je ne recevais pas seulement l’information : je construisais, pièce par pièce, le puzzle autour d’elle. La compréhension venait par couches. Recevoir les conclusions d’un corpus en trois secondes ne construit pas le même savoir que l’avoir arpenté en profondeur.
L’IA peut m’épargner une heure de recherche. Elle peut aussi, sans que je le décide, m’enlever l’heure pendant laquelle j’aurais compris pourquoi je crois ce que je crois.
Il faut quand même que je parle de l’autre facette de ce que je vis. Certains jours, j’ai besoin de cette aide. Je suis fatigué, la tâche est secondaire, mon énergie va ailleurs. Ces jours-là, je délègue sans culpabilité. L’autonomie ne consiste donc pas à refuser toute délégation ; elle consiste peut-être à savoir, à chaque fois, ce que cette délégation me fait gagner ou ce qu’elle me fait perdre.
Les données disponibles, du reste, refusent de dramatiser. Une synthèse récente parue dans Trends in Cognitive Sciences fait le point avec une prudence qui manque souvent au débat public : rien, pour l’instant, ne permet d’affirmer que nos capacités cognitives fondamentales déclinent à cause de l’IA. En revanche, déléguer une compétence pendant qu’on est en train de l’acquérir (ou cesser simplement de la pratiquer) peut gêner cette acquisition ou entretenir son déclin. Rien ne permet encore de conclure à un effondrement général, donc, mais certaines compétences spécifiques peuvent s’éroder lorsqu’elles sont durablement moins exercées. Le problème n’est pas global. Il est précis. C’est pour cela qu’il se règle un choix à la fois.
Quand l’IA devient la confirmation de ce que je pense
Revenons au graphique boursier, parce qu’il dit peut-être quelque chose de plus large. J’ai fait mon analyse. J’ai une hypothèse. Et vient l’envie : « vérifions avec l’IA ». Ce réflexe, en soi, est bon. C’est même exactement ce qu’on attend d’un esprit rigoureux : confronter sa lecture à un regard extérieur.
Le glissement commence ailleurs. Il commence quand « vérifions » devient, sans qu’on le décide, « je ne crois plus tout à fait mon analyse tant qu’elle ne l’a pas approuvée ». La nuance est ténue, mais elle change tout : on ne demande plus un regard, on attend une validation. Et une décision qui a besoin d’une validation n’est plus tout à fait autonome, même quand la validation tombe d’accord avec nous.
Des chercheurs ont observé quelque chose qui s’en approche chez des adultes au travail. À partir de près d’un millier de situations réelles d’utilisation d’IA générative, rapportées par quelques centaines de travailleurs du savoir, ils ont noté une association troublante : plus les utilisateurs déclaraient de confiance dans l’IA, moins ils déclaraient d’effort critique ; plus ils déclaraient de confiance dans leur propre maîtrise de la tâche, plus cet effort revenait. Ce sont des mesures déclaratives, non des causes démontrées. Mais l’étude observe aussi que le travail intellectuel ne disparaît pas : il se déplace, vers la vérification, l’intégration, la supervision du résultat. J’ai exploré ce déplacement en profondeur dans un autre article : comment nous externalisons une partie de notre pensée depuis bien plus longtemps que l’IA : IA et homme augmenté.
Ce qui m’intéresse ici est autre chose. Que devient ma confiance dans mon propre jugement quand presque chaque intuition peut recevoir, en dix secondes, un deuxième avis extrêmement convaincant ? La question ne se posait pas quand le deuxième avis venait d’un collègue, d’un livre, d’un mentor : ils étaient lents, rares, parfois en désaccord entre eux. Elle se pose maintenant, à chacun de nous, des dizaines de fois par jour.
Penser, c’est aussi décider ce que je fais mien
C’est ici qu’Hannah Arendt m’a été utile. J’ai déjà raconté comment sa « banalité du mal » et l’absence de pensée qu’elle y avait vues m’avaient surpris ; si ça t’intéresse, tu peux le retrouver dans Pourquoi je n’arrive plus à penser par moi-même. Je n’y reviendrai pas. Ce qui m’occupe aujourd’hui, chez elle, c’est le bout du chemin : le jugement.
Chez Arendt, penser ne produit pas une règle à appliquer. La pensée défait les réponses toutes faites, elle met à distance les catégories reçues et ce travail, suggère-t-elle, prépare autre chose : la capacité de juger une situation particulière, celle qui est devant nous et qui ne ressemble à aucune autre. Elle n’a pas eu le temps de développer pleinement cette idée ; sa théorie du jugement est restée inachevée, et il ne faut donc pas en faire une doctrine. Mais le lien qu’elle établit entre pensée autonome et jugement est assez solide pour nous servir ici.
Une IA peut me proposer dix réponses, les comparer, argumenter pour l’une d’elles. Elle ne peut pas assumer à ma place celle que je décide de faire mienne.
Penser, alors, ce n’est pas seulement produire l’argument. C’est pouvoir répondre à trois questions : pourquoi est-ce que je crois cela ? Pourquoi ai-je rejeté l’autre possibilité ? Et qu’est-ce que je suis prêt à faire, à partir de là, quand ma décision sera prise ? L’IA m’aide beaucoup sur la première car elle multiplie les arguments disponibles. Pour les deux autres, elle peut m’expliquer pourquoi une option paraît préférable à une autre, ou quelles conséquences devraient logiquement suivre. Mais elle ne peut pas décider à ma place que ces raisons seront les miennes, ni répondre de ce que j’en ferai. Elle peut participer au jugement. Elle ne peut pas en porter la responsabilité à ma place, personne ne le peut. C’est peut-être la définition la plus calme de l’autonomie que je connaisse : non pas tout faire soi-même, mais rester celui qui assume ce qu’il retient et décide.
Garder une trace de sa propre pensée
Alors que faire, concrètement ? Je te propose une petite pratique, née de mes deux tables de travail (les graphiques boursiers et les articles de Symbiose). Je l’appelle la trace de pensée. C’est une modeste proposition Symbiose, rien de plus.
Elle commence avant d’ouvrir l’IA, par une question toute simple : qu’est-ce que je cherche ici (gagner du temps, apprendre, ou décider ?). Si tu es fatigué, que la tâche est secondaire et que tu veux simplement gagner du temps : délègue, sans culpabilité. L’IA peut très bien servir à ça. Mais si l’objectif est d’apprendre, ou de former un jugement, laisse une petite trace avant d’ouvrir l’outil. Deux ou trois lignes dans un carnet ou sur un Word : « Voilà ce que j’en pense pour l’instant. » Une intuition ou la liste de ce que tu crois déjà savoir.
Puis seulement, fais entrer l’IA. Laisse-la chercher, contredire, compléter, trouver l’erreur que tu n’avais pas vue. Et après l’échange, reviens à trois questions : qu’est-ce que je garde ? Qu’est-ce que je rejette ? Et qu’est-ce qui a changé dans mon raisonnement, pourquoi ?
Ce premier geste, écrire avant l’outil, tu le retrouveras dans un article consacré à l’écriture avec l’IA, où il servait à protéger la voix : Peut-on écrire avec une IA sans perdre sa voix intérieure. Ici, il protège autre chose : la trace du jugement. Et ce qui change tout, c’est le troisième temps. Après le passage de l’IA, on ne copie pas sa réponse ; on note ce qui a bougé. Sur mon journal de trading, cette trace a une vertu que je n’attendais pas : même une erreur devient exploitable, parce que je vois exactement là où ma pensée a bifurqué et ce qui l’a fait bifurquer.
L’IA existe alors au milieu du chemin. Elle ne possède plus tout le trajet.
Conclusion du refuge : il y a des chemins que je veux encore parcourir
Un an après ma première question, je ne regrette rien. L’IA m’a ouvert des territoires auxquels je n’aurais pas accédé aussi vite, elle me forme régulièrement et elle m’aide à porter Symbiose seul. L’euphorie du début a simplement laissé place à quelque chose de plus utile : du discernement.
Certains jours, je veux sa puissance. D’autres, mon énergie mérite qu’elle porte une partie du travail. Et certains jours, je choisis délibérément le chemin lent. Chercher. Me tromper. Analyser avant elle. Lire une étude avant son résumé. Pas parce que l’humain aurait une supériorité morale à travailler difficilement. Mais parce que certaines activités ont une valeur qui ne réside pas seulement dans leur résultat. Elles fabriquent aussi celui qui les accomplit.
Nous n’avons peut-être plus besoin de penser pour produire chaque réponse. Mais nous avons toujours besoin de penser pour savoir lesquelles méritent de devenir les nôtres.
Prends soin de toi, et de ta pensée.
Voyageur ✨
Il y a des réponses qui ne valent
que dans le chemin qu’elles font exister.
Demain, j’ouvrirai encore mon carnet avant l’écran.
Pas par fidélité au passé
par goût du sentier.
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FAQ – IA et esprit critique
L’IA nous rend-elle moins intelligents ?
Rien ne permet aujourd’hui de conclure à un déclin général de nos capacités cognitives. En revanche, déléguer régulièrement une compétence pendant qu’on est en train de l’apprendre peut freiner ce que nous apprenons à faire seuls. L’effet dépend surtout de la manière d’utiliser l’IA : les premiers travaux suggèrent qu’une IA qui accompagne le raisonnement par des indices, des questions ou du feedback peut mieux préserver l’apprentissage qu’une IA qui fournit directement la solution. Mais les effets dépendent de la tâche, du niveau de maîtrise et de la manière dont l’outil est utilisé.
Pourquoi continuer à apprendre si l’IA sait déjà répondre ?
Parce qu’obtenir une réponse et devenir capable de la comprendre, de l’évaluer et de la reproduire sont deux choses différentes. Une compétence permet de repérer une mauvaise réponse, d’adapter ce que l’IA propose à une situation nouvelle et de construire un jugement qui nous appartient. Sans elle, on reste dépendant de la qualité de l’outil, et de son fabricant.
Faut-il arrêter d’utiliser l’IA pour préserver son esprit critique ?
Non. Les travaux disponibles ne justifient pas une opposition entre utiliser l’IA et penser. Certaines formes d’assistance soutiennent même l’apprentissage : quand l’IA donne des indices, des objections ou un feedback plutôt qu’une solution prête à l’emploi. La question utile n’est pas « faut-il s’en servir », mais « pour quoi faire, ici, maintenant ».
Comment utiliser l’IA sans devenir dépendant de ses réponses ?
En distinguant les moments où l’on cherche à gagner du temps de ceux où l’on veut apprendre ou décider. Dans ces derniers cas, une piste simple : noter deux lignes de sa propre pensée avant d’ouvrir l’IA, puis, après l’échange, relever ce qu’on garde, ce qu’on rejette et ce qui a changé. L’IA garde sa place au milieu du chemin, pas sur tout le trajet.
Sources de l’article « IA et esprit critique »
- Bastani, H., et al. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS 122(26), doi 10.1073/pnas.2422633122.
- Lee, Sarkar, Tankelevitch et al. (2025). The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects Among Knowledge Workers. CHI ’25, article 1121, pp. 1 à 22, doi 10.1145/3706598.3713778.
- Cash, T. N., Kelly, M. O., Macnamara, B. N., & Risko, E. F. (2026). Is AI making us stupid? Trends in Cognitive Sciences 30(8), 673 à 675, doi 10.1016/j.tics.2026.06.004.
- Arendt, H. (1971). Thinking and Moral Considerations. Social Research, 38(3).
- Stanford Encyclopedia of Philosophy. Hannah Arendt. https://plato.stanford.edu/entries/arendt/